拿当前火热的人工智能技能来说，虽然浩瀚威信专家斩钉截铁地认为云打算是其唯一理性的运行环境，但不少硬件供应商却坚持传统硬件才是最佳选择。
这两种声音，究竟哪一种更站得住脚？

　　云打算以其弹性、可扩展的打算资源，为人工智能供应了灵巧且高效的运行环境，降落了企业的初期投资本钱，同时提升了数据处理和剖析的效率。
这无疑是一个强有力的情由，让人难以回嘴。

　　然而，另一方面，传统硬件的推戴者们也言之凿凿。
他们认为，在某些特定场景下，如须要极高打算性能、低延迟或对数据安全有分外哀求的运用，本地硬件能供应更强大的掌握力和性能保障。

　　那么，在这场关于“最佳平台”的辩论中，到底谁才是精确的呢？企业又该如何在纷繁繁芜的声音中，找到适宜自己的技能路径？这不仅是一个技能选择的问题，更关乎企业未来发展的计策布局。

　　平台选择的细微差别：如何为你的AI项目挑选最佳运行环境？

　　在人工智能的浪潮中，一个常被提及的问题是：“我该当在哪里运行我的AI项目？”这看似大略的问题，实则背后隐蔽着繁芜的考量。
无论是选择云打算还是传统硬件，都没有一成不变的答案。
每个选择都取决于你试图办理的详细业务问题和你的特定需求。

　　记得十年前，当“云打算”刚兴起时，许多企业盲目地将所有业务都迁移到云端。
但事实证明，并非所有问题都适宜用云打算来办理。
同样地，我们现在也面临着类似的情境，随着AI的兴起，人们彷佛又方向于认为云打算是AI的唯一理性选择。
然而，这是否又是一个新的“陷阱”呢？

　　要避免陷入这种“一刀切”的思维陷阱，我们首先须要深入理解自己想要办理的详细业务问题。
只有明确了需求，我们才能做出最明智的选择。

　　有人或许会问：“云打算难道不是AI的空想运行环境吗？”我的回答是：“它确实是许多AI办理方案的精良选择。
”云打算供应了强大的人工智能生态系统，包括丰富的工具集和按需可扩展性。
但这并不虞味着它是所有情形下的最佳选择。

　　事实上，有多种平台可以知足你的AI需求。
云打算、传统硬件或是其他新兴的平台，都有可能成为你的空想选择。
关键在于，你须要找到那个能够为你的企业带来最高代价、最具本钱效益的平台。

　　因此，不要被那些“一样平常而言”的论调所迷惑。
每个企业都有其独特的需求和寻衅，只有深入理解自己的业务，你才能做出最适宜自己的选择。
在这个过程中，一个闇练的AI架构师将是你最宝贵的资源，他们能够帮助你定义那个能够为你带来最大代价的平台。

　　云与本地：如何为人工智能选择最佳运行环境？

　　在人工智能领域，选择运行环境是一个至关主要的决策。
云平台以其敏捷性和弹性资源著称，能迅速适应项目的快速演化需求。
其前辈的安全方法和运营稳定性也为企业供应了强大的后盾。
然而，高昂的用度以及对某些特定用例合规性和安全模型的不适用，也让不少企业对云平台望而生畏。

　　另一方面，本地根本举动步伐则以其更好的掌握和合规性受到青睐，尤其在医疗保健和金融等高度监管的行业。
它不仅能为企业节省潜在本钱，还能改进特界说务的延迟和性能，供应定制根本举动步伐的自主性。
但这统统上风，都只与特定类型的商业案例息息相关。

　　那么，究竟该如何在云和本地之间做出决议呢？实在，答案比你想象的要大略。
首先，明确你的业务用例和需求，再考虑技能哀求，末了选择最适宜的平台。
记住，平台选择并非一挥而就，而是须要基于深入理解问题后的明智决策。

　　在这个过程中，商业案例的主要性不言而喻。
你必须正视新技能运用背后的财务现实。
特定于人工智能的硬件价格不菲，而云供应商能够通过广泛的用户群来分摊这些本钱。
但另一方面，过度依赖云也可能导致架构成本过高，从而毁坏业务代价。

　　与此同时，边缘打算的兴起为等式增长了更多繁芜性。
对付自动驾驶汽车和实时剖析等延迟敏感的运用，边缘支配可能更具上风。
因此，企业须要在云和本地根本举动步伐之间找到最佳平衡点。

　　空想的办理方案或许是采取稠浊方法，结合云和本地的上风。
例如，将延迟敏感或高度监管的事情负载支配在本地或边缘，同时利用云平台实现本钱效益、可扩展性和完全的人工智能生态系统访问。

　　问题的关键不在于云或本地谁会霸占主导地位，而在于认识到两者各有千秋。
目标该当是充分利用所有可用资源，以最有效地知足特定业务需求。
无论是云、本地还是两者结合，只要企业以明确的目标和客不雅观的方法去追求，就能驾驭人工智能的繁芜性，并开释其全部的转型潜力。

参考链接：https://www.infoworld.com/article/3715625/a-balanced-approach-to-ai-platform-selection.html